本文關(guān)鍵詞：基于智能算法優(yōu)化支持向量機模型的滑坡穩(wěn)定性預(yù)測　出處：《自然災(zāi)害學(xué)報》2016年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：影響滑坡穩(wěn)定性的因素較多,利用滑坡穩(wěn)定性影響因素快速預(yù)測滑坡穩(wěn)定狀態(tài)是當(dāng)前滑坡研究的重要內(nèi)容。利用相關(guān)系數(shù)、支持向量機、交叉驗證法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等理論建立支持向量機模型對滑坡穩(wěn)定性進行了研究。以湖北竹溪縣197個滑坡為例,研究結(jié)果表明:遺傳算法優(yōu)化的支持向量機滑坡穩(wěn)定性預(yù)測模型預(yù)測效果最好,與實際情況吻合得最好。最佳參數(shù)c為3.001 6、g為0.041 008,訓(xùn)練集滑坡穩(wěn)定性預(yù)測的正確率為84%,測試集滑坡穩(wěn)定性預(yù)測的正確率為79.32%。因此所提遺傳算法優(yōu)化的支持向量機滑坡穩(wěn)定性預(yù)測模型對于滑坡穩(wěn)定性分析具有一定參考價值。
[Abstract]:There are many factors influencing the stability of the landslide, landslide prediction using fast stability factors of landslide stability state is the important content of landslide research. Using correlation coefficient, support vector machine, cross validation method, genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm is established based on the theory of support vector machine model is studied on the slope stability. By 197 landslide in Hubei Zhuxi County as an example, the results show that: the genetic algorithm support vector machine prediction model of landslide stability effect best, agree with the actual condition. The best optimum parameters of C is 3.0016, G is 0.041008, the correct rate of the training set of landslide stability prediction was 84%, accuracy rate of predicting landslide stability is 79.32%. therefore proposed genetic algorithm support vector machine landslide stability prediction model has a certain reference value for the analysis of landslide stability.

【作者單位】： 三峽大學(xué)三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點實驗室;三峽大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51309141) 水利部公益基金項目(201401029) 2015年三峽大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金(2015CX036)~~
【分類號】：P642.22
【正文快照】： 滑坡是一種地質(zhì)災(zāi)害,其穩(wěn)定性是很重要的工程問題�；路�(wěn)定性主要受地形、巖性、地質(zhì)構(gòu)造等多種因素的影響。如何通過滑坡的影響因素快速預(yù)測滑坡穩(wěn)定性的非線性問題是當(dāng)今滑坡研究的重要工程問題。近年來,模糊綜合評價模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,貝葉斯判別模型和SVM支持向量機模型,

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本文編號：1391985